AI準委任契約｜著作権・中途解約など5つの注意点【2026年9月】
結論: AI準委任契約では、ベンダは成果物の完成に法的責任を負いません。その代わり、報告義務・品質確認・中途解約・権利帰属を契約書で具体的に決めます。この記事では、請負契約との違い、権利帰属、成果物の提供、品質担保、中途解約、経済産業省の資料の使い方を順に書きます。
この記事の要点
- 請負契約は「仕事の完成」を約束する契約、準委任契約は善管注意義務のもと業務を行う契約で、完成責任を負わない。AI開発は学習用データの量・質に精度が左右される性質上、ベンダは請負型の契約不適合責任（＝納品物が契約内容に合っていない場合に負う責任）を負いにくい。そのため準委任契約が選ばれやすい
- 準委任契約でも著作権・特許権の帰属は自動的には決まらない。契約書に個別の条項がなければ、発注者が想定していた使い方ができない事態が起こり得る
- 準委任契約は完成責任がない分、①報告の頻度・形式、②検収に代わる品質確認の基準を契約書に具体的に書く必要がある。これが抜けている契約書は多い
- 準委任契約は当事者がいつでも解約を申し入れられるのが民法上の原則。実務では予告期間と清算方法を契約書に定めておく
- 経済産業省が2025年2月に「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」を公表しており、契約書を見直す際の照らし合わせ資料として使える
この記事は、AI開発をベンダに発注する中小企業の担当者・経営者に向けて書いています。契約書のたたき台、またはベンダから提示された契約書を前に「請負ではなく準委任で結んでよいか、準委任なら何を確認すべきか」を判断しようとしている方です。発注先の候補選びや相見積りはAI受託開発会社の選び方、費用相場の把握はAI受託開発の費用相場で済ませた前提とします。この記事は契約書の中身だけに絞ります。雇用形態そのものの選び方（採用・業務委託・受託開発の使い分け）は扱いません。そちらはAI人材は雇わずに借りるに書きました。
今日やることは1つです。この記事の5つの注意点を、手元にある契約書案（またはベンダから提示された契約書）と1つずつ照らし合わせてください。抜けている条項があれば、それだけで「確認してほしい点」として先方に投げ返せます。
準委任契約とはどんな契約か（請負との違い）
準委任契約は、合意した業務を善管注意義務（＝専門家として当然払うべき注意）のもとで行う契約で、仕事の完成そのものへの法的な責任は負いません。請負契約は逆に、仕事の完成を約束し、その履行に法的な責任を負う契約です。
特許庁のIP BASE（スタートアップ向けの知財情報ポータル）は、請負型を「請負人が注文者に対し仕事の完成を約束し、その履行について法的な責任を負う」契約と整理しています。準委任型については「契約で合意された仕事を一定の水準、善良な管理者の注意のもと実施することに対して、対価と責任が発生する契約類型で、受任者は仕事の完成に対して、法的な責任を負わない」契約と説明されています。完成できなかった場合の扱いも大きく違います。請負型は「報酬の支払いを受けられないだけではなく、ユーザに対し損害賠償責任を負う可能性がある」とされています（ここでのユーザ＝発注者）。
| 比較の軸 | 請負型 | 準委任型 |
|---|---|---|
| 何を約束するか | 仕事の完成を約束し、契約どおりに完成させる責任を負う | 合意した業務を善管注意義務のもとで行い、仕事の完成そのものは約束しない |
| 完成できなかった場合 | 報酬を受け取れないだけでなく、注文者への損害賠償責任を負うことがある | 業務を誠実に行っていれば、成果が思うように出なくても契約不適合の責任は基本的に負わない |
| 向いている開発の性質 | 仕様が固まっていて完成形を定義できる開発 | 学習用データの量・質に精度が左右され、完成の定義が難しい開発 |
請負型は「完成」を約束する契約、準委任型は「業務の実施」を約束する契約
図の内容: 請負型は仕事の完成を約束し未完成なら報酬なし・損害賠償の可能性がある一方、準委任型は善管注意義務での業務実施を約束し完成責任は負わない。AI開発は完成の定義が難しく、準委任型が選ばれやすい。
確かめ方: 手元の契約書のタイトルや条文に「完成」「検収（＝成果物を検査して受け取る手続き）」という言葉があれば請負寄り、「業務の遂行」「善良な管理者の注意」とあれば準委任寄りです。タイトルだけでなく条文の中身で判断してください。
AI開発が準委任契約になじみやすい理由
AI開発が準委任契約と相性がよいのは、AIの精度が発注者から提供される学習用データの量・質に依存するため、ベンダ側が完成を保証しにくいからです。
IP BASEは、AIソフトウェアが「学習用データを用いて帰納的に生成される性質上、その精度は、学習用データのデータ量と質に依存」すると説明しています。そのためベンダは、請負型の契約不適合責任を負うことに難色を示しやすいと整理されています。発注者が用意したデータの量が少ない、あるいは質にばらつきがあると、どれだけベンダが工夫しても狙った精度に届かないことがあります。この場合に請負契約で「完成」を約束させると、ベンダ側のリスクが過大になります。見積もりが高くなるか、そもそも受注を断られる原因にもなります。
発注者側の視点では、「うちのデータが十分かどうか」を提案の早い段階でベンダに確認しておくと、後になって「データが足りないので請負では受けられません」と言われる手戻りを防げます。学習用データの量・質は、業種や業務によって「十分」の基準が異なるため、初回の打ち合わせで具体的な件数やサンプル数のイメージをすり合わせておくと話が早く進みます。
そこで折衷案として挙げられているのが「成果完成型の準委任型契約」です。成果の引き渡しと引き換えに報酬の支払義務が生じる型で、IP BASEは、ベンダが事実上、仕事の完成義務を負っているに等しいと整理しています。
AI開発が準委任契約になじみやすいもう1つの背景は、開発の進め方そのものが探索的・段階的になりやすいことです。一般的には、まず現状の業務やデータを確認する「アセスメント」、次に小規模な試作で実現性を確かめる「PoC（＝概念実証）」という順に進みます。そのうえで本格的に作り込む「開発」を行い、稼働後にデータを追加して精度を上げる「追加学習」という段階へ続きます。各段階で何が完成物にあたるかの定義が変わるため、段階ごとに契約を結び直す、あるいは1つの契約の中に段階ごとの条項を設ける、という進め方が取られることがあります。契約書を確認する際は、今回の契約がこの4段階のどこに当たるのかを意識すると、成果物や報告義務の粒度が段階に見合っているかを判断しやすくなります。
確かめ方: ベンダに「この開発で請負ではなく準委任を提案する理由」を聞いてください。学習用データの精度への依存を理由に挙げられれば、実務を理解した上での提案だと判断できます。理由が「その方が当社にとって楽だから」としか説明できない場合は、報告義務や品質確認の条項をより厚く求める必要があります。
著作権・特許権の帰属をどう決めるか
準委任契約だからといって、著作権や特許権が自動的に発注者・ベンダのどちらかへ帰属するわけではありません。契約書に個別の条項を置いて、権利ごとに帰属先を決める必要があります。
AI開発で問題になりやすいのは、著作権（プログラムのソースコードなど）と特許権（AIの処理方法などの発明）は別の権利だという点です。契約書に著作権の条項しか置いていないと、特許権の帰属は未定のままになります。さらに、発注者が提供した学習用データと、ベンダが独自に持つノウハウが混ざり合って学習済みモデルができあがるため、成果物のどこまでを発注者専用にできるかという線引きも必要です。経済産業省の「AI・データの利用に関する契約ガイドライン（AI編）」は、こうした著作権・特許権の帰属をどう定めるかという論点や、契約書のひな形を提供しています。
| 権利の種類 | 何が問題になるか | 契約書での決め方の例 |
|---|---|---|
| 著作権（ソースコードなど） | 準委任契約でも帰属先は自動的に決まらず、定めがなければ後で争いになりやすい | 発注者へ譲渡する、またはベンダに留保したうえで発注者が利用許諾を受ける、のどちらかを明記する |
| 特許権（AIの処理方法などの発明） | 著作権とは別の権利のため、著作権の条項だけでは帰属が決まらない | 共同開発の場合は共有とするか、発明した側に帰属させるかを別条項で定める |
| 学習用データ・学習済みモデル | 発注者提供のデータとベンダの既存ノウハウが混ざるため線引きが難しい | どの範囲を発注者専用にするか（他社への転用を禁じる範囲）を明記する |
権利の帰属は「契約書に書いてあるか」で決まる。書いていなければ争いのもとになる
図の内容: 著作権・特許権・データ利用範囲それぞれの条項の有無を確認し、条項があればその内容に従い、なければ追記して合意する必要がある。
経済産業省のモデル契約書（＝経産省が示す契約書のひな形）には、著作権・特許権・成果物提供に関する条項の具体的な条番号があります。ただしこの記事では、条番号の引用は避けています。実際の条番号は版によって変わることがあるため、契約書を作る・見直す際は、経済産業省の公表資料を直接開いて該当箇所を確認してください。
確かめ方: 契約書の中で「著作権」「特許権」「知的財産権」という言葉を検索し、それぞれ帰属先が個別に書いてあるかを確かめます。「知的財産権は発注者に帰属する」の1文でまとめられている場合、著作権と特許権が別々に整理されていないことがあるため、分けて書き直すよう求めてください。
成果物の提供方法を契約書に明記する
準委任契約は完成責任を負わない分、何をもって「成果物が提供された」とみなすかを契約書か仕様書に具体的に書いておかないと、業務終了の判定で発注者・ベンダの認識がずれます。
学習済みモデルやプログラムの成果物は、受け取る範囲によって発注者が後から自社だけで運用できるかどうかが大きく変わります。ソースコードだけを受け取るのか、実行環境ごと受け取るのか、動作確認の手順まで含めて受け取るのか、という違いです。実行環境ごと引き渡してもらう前提だったのに、ソースコードしか渡されず、環境構築のノウハウがベンダにしか残っていない、という食い違いは実際に起こり得ます。提供方法だけでなく、提供のタイミング（最終回にまとめてか、開発の節目ごとか）も決めておくと、途中経過の資産が手元に残らないという事態を避けられます。
提供のタイミングは、とくに契約期間が長い開発ほど重要です。開発の節目ごとに成果物を受け取る取り決めにしておけば、途中で契約を見直す・解約するといった判断が必要になったときにも、その時点までの資産が手元に残ります。最終回にまとめて渡す取り決めだと、途中経過はベンダの手元にしか無く、発注者は契約が最後まで続くことを前提にするしかなくなります。
経済産業省の契約ガイドライン（AI編）は、学習済みモデルの開発類型を、学習済みモデルのみを生成する類型、学習済みモデルを含んだシステムを開発する類型、学習済みモデルの生成の再受託を受ける類型の3つに整理しています。これは提供方法の分類ではありません。成果物の提供方法については、判読や二次利用が可能な形式で提供されるのか、バイナリ形式で提供されるのかを確認します。
| 開発類型 | 内容 | 契約書で確認すること |
|---|---|---|
| 学習済みモデルのみを生成 | 学習済みモデルを生成する | 提供形式と利用範囲が定められているか |
| 学習済みモデルを含んだシステムを開発 | モデルを含むシステムを開発する | システム全体の権利帰属と提供形式が定められているか |
| 学習済みモデルの生成の再受託 | 学習済みモデルの生成について再受託を受ける | 当事者間の権利関係と提供形式が定められているか |
確かめ方: 「成果物の提供」という言葉が、①何を渡すか（コード・実行環境・ドキュメント）、②いつ渡すか（節目ごとか最終回か）、③どう動作確認するかの3点まで書かれているかを確認してください。この3点がベンダ側の口頭説明だけで、契約書や仕様書に文字として残っていない場合は、書面化を求めます。
準委任契約に必須の報告義務と品質担保条項
準委任契約は完成責任がない代わりに、①定期的な報告の頻度・形式、②検収に代わる品質確認の基準を契約書で具体的に定めておく必要があります。この2つが薄い契約書は、進捗が見えないまま契約期間が過ぎてしまうリスクを抱えています。
報告義務は「進捗を都度報告する」のような曖昧な書き方ではなく、頻度（週1回か月1回か）と形式（書面か、オンライン会議か、両方か）を具体的に書きます。品質確認の基準は、請負契約の「検収」に相当するものを準委任契約でどう代替するかという論点です。テスト項目や受入基準をあらかじめ一覧にしておき、基準を満たさなかった場合に追加作業を無償で行う範囲まで書いておくと、あとで揉めにくくなります。
| 論点 | 契約書に決めておくこと | 確かめ方 |
|---|---|---|
| 報告の頻度・形式 | 週1回か月1回か、書面かオンライン会議か | 過去の類似案件で実際に守られていた頻度をベンダに聞く |
| 品質確認の基準 | 検収に代わり、どのテスト項目・受入基準で「一段落」とみなすか | 受入基準の一覧をあらかじめ書面でもらう |
| 基準未達時の扱い | 基準を満たさなかった場合、追加作業が無償か有償か | 無償対応の範囲を契約書の文言で確認する |
確かめ方: 契約書に「報告」という言葉があっても頻度・形式が書かれていない場合、あるいは「品質」「基準」という言葉自体が出てこない場合は、この2つを追記するようベンダに提案してください。追記に難色を示すベンダには、理由を確認したうえで契約を結ぶか判断してください。
中途解約の条件を確認する
準委任契約は、当事者がいつでも解約を申し入れられるのが民法上の原則です。ただし実務では、予告期間や、解約までに行った業務分の報酬をどう清算するかを契約書の条項で具体的に定めておくのが一般的です。
「いつでも解約できる」という原則だけに頼ると、双方に混乱が生じます。発注者が急に契約を打ち切りたい場合も、ベンダが急に業務を止めたい場合も同じです。進行中の引き継ぎが済まないまま契約が終わると、成果物や作業内容が発注者の手元に残らない恐れがあります。ベンダにも、急な解約で人員配置の見通しが崩れる事情があります。そこで契約書には、解約の予告期間と報酬の清算方法を書いておきます。
もう1つ、忘れられがちなのが、解約時の情報の扱いです。準委任契約では発注者の業務データや社内情報にベンダがアクセスしている場合が多いため、解約時にアカウントの停止や、預かったデータの返却・削除をどう行うかも合わせて決めておくと安心です。
確かめ方: 契約書の「解約」または「中途解約」の条項を探し、①予告期間、②清算方法、③解約までの成果物・作業内容の引き渡し方法の3点があるかを確認してください。この条項自体が存在しない契約書は、民法の原則がそのまま適用されるため、解約時にどこまで支払うか・どう引き継ぐかで揉めやすくなります。
経済産業省の資料をどう使うか
経済産業省は2025年2月に「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」を公表しています。これは発注側が契約書案を見直すときに、抜けている論点がないか照らし合わせる資料として使えます。
このチェックリストは、AIに関する契約を利用型（汎用的なAIサービスを使う契約）と開発型（カスタマイズ型・新規開発型）に大別して整理しています。発注者は自社が結ぼうとしている契約がどちらに近いかを見極めたうえで、該当する項目を照らし合わせる使い方になります。もう1つの資料が、経済産業省が平成30年6月に公表した「AI・データの利用に関する契約ガイドライン（AI編）」です。こちらは契約類型の考え方や、著作権・特許権の帰属の整理、モデル契約書のひな形を提供しており、この記事で扱った論点はいずれもこの2つの資料が土台になっています。ガイドライン全体は令和元年12月に1.1版へ一部改訂されています。
2つの資料は役割が異なります。ガイドラインは契約書のひな形と論点の考え方を示す土台の資料で、チェックリストはその土台をもとに「自社の契約書に抜けがないか」を短時間で確認するための実務向けの資料です。契約書を1からレビューする時間が取れない場合でも、チェックリストの項目立てに沿って自社の契約書の見出しを並べてみるだけで、抜けている論点が見つかります。
ガイドラインが土台、チェックリストは実務での照らし合わせに使う
図の内容: 平成30年6月公表のガイドライン（AI編）が土台となり、令和7年2月公表のチェックリストで発注者が自社の契約書を照らし合わせる、という2段構えの関係。
確かめ方: 「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」を経済産業省のサイトから開き、自社が結ぼうとしている契約が利用型・開発型のどちらに近いかを確認したうえで、該当する項目と自社の契約書の見出しを並べてみてください。
準委任契約を今すぐ結ばなくていい会社と、この記事に含まれないこと
次の条件に当てはまる場合は、準委任契約でなく請負契約、または他の検討が先になることがあります。
- すでに要件が固まっていて、ベンダに完成責任を持たせたい会社。仕様が明確なら請負契約のほうが発注者にとって安心材料になります。
- 契約書レビューの前提として顧問弁護士がすでにチェックする体制がある会社。この記事の論点はあくまで発注者自身が確認するための入口です。
- 発注方針として請負契約一本で進めることがすでに決まっている会社。
- まだ発注先の候補を絞れていない、または相見積りを取っていない会社。契約書の中身より先に、発注先選びが必要です。
この記事には、契約類型ごとの詳しい費用相場、発注先の選び方・相見積りの取り方、雇用形態（採用・業務委託・受託開発）の使い分け、開発前のPoCの進め方は含まれません。それぞれ、AI受託開発の費用相場、AI受託開発会社の選び方、AI人材は雇わずに借りる、PoCの進め方に書いています。
AI Expert（Orga合同会社）では、AI実装の専門家マッチングにおいて、契約を準委任または請負（30万円〜）のどちらでも選べます。稼働は週1〜2回・月20時間〜が目安で、標準期間は3〜4ヶ月、基本フルリモートです。導入は無料相談→打ち合わせ→契約→専門家候補のご提示→キックオフの5ステップで進みます。どちらの契約類型が自社に合うかを含めて相談したい場合は、AI専門家マッチングのサービス概要も参考にしてください。
まとめ｜契約書は「完成責任の有無」より「報告と解約の条件」で読む
この記事の要点を整理します。
- 請負契約は仕事の完成を約束し、準委任契約は善管注意義務のもとで業務を行う契約で完成責任を負わない。AI開発は完成の定義が難しく、準委任契約や「成果完成型の準委任型契約」が選ばれやすい。
- 著作権・特許権は準委任契約でも自動的には帰属先が決まらない。それぞれ別の権利として、契約書に個別の条項が必要。
- 成果物の提供方法（何を・いつ・どう確認して渡すか）と、報告義務（頻度・形式）・品質確認の基準（検収に代わる受入基準）を契約書に明記する。
- 中途解約は当事者がいつでも申し入れられるのが原則だが、予告期間と清算方法を契約書の条項として定めておく。
- 経済産業省が2025年2月に公表した契約チェックリストは、自社の契約書に抜けがないかを照らし合わせる実務資料として使える。
契約類型そのものより、報告・品質確認・解約・権利帰属という中身の条項が具体的に書かれているかどうかで、あとのトラブルの起きやすさが変わります。
次のアクションは、3つのうちどれか1つで構いません。
- 今日: 手元の契約書案を、この記事の5項目（請負との違い・権利帰属・成果物提供・報告義務と品質担保・中途解約）と1つずつ照らし合わせます。
- 今週: 経済産業省の契約チェックリストを開き、自社の契約が利用型・開発型のどちらに近いかを確認します。
- 今月: 抜けている条項をリストアップし、ベンダまたは顧問弁護士に確認を依頼します。
契約書の中身を自分たちだけで詰めきれない場合は、契約類型の選び方も含めて相談できる相手を探すところから始めても構いません。
Summary in English
This article explains what small and mid-sized companies in Japan should check before signing a quasi-mandate (jun-inin) contract for AI development, as opposed to a contract-for-work (ukeoi) contract. Under Japanese law, a contract-for-work obligates the vendor to complete the agreed deliverable and creates liability if it fails to do so, while a quasi-mandate contract only obligates the vendor to perform the work with the duty of care expected of a professional, without guaranteeing completion. The Japan Patent Office’s IP BASE portal notes that AI development often suits quasi-mandate contracts because AI accuracy depends on the quantity and quality of training data provided by the client, making vendors reluctant to accept contract-for-work liability; a hybrid “outcome-oriented quasi-mandate contract” is sometimes used instead. Because a quasi-mandate contract does not automatically decide who owns the resulting copyright or patent rights, these must be specified separately in the contract, along with how deliverables (source code, runtime environment, documentation) will be handed over and confirmed. Since there is no completion liability, the contract should also specify reporting frequency and format, and quality-confirmation criteria that substitute for formal acceptance testing. Either party may terminate a quasi-mandate contract at any time under the Civil Code’s default rule, but contracts commonly add a notice period and a settlement method for work already performed. Japan’s Ministry of Economy, Trade and Industry published a contract checklist in February 2025 that classifies AI contracts into usage-type and development-type categories, useful for reviewing whether a draft contract has any missing provisions, alongside the ministry’s contract guideline for AI and data.
次に読む
- 契約類型による費用の違いをもっと知りたい → AI受託開発の費用相場｜見積の読み方と選択肢
- 発注先の候補をまだ絞れていない → AI受託開発会社の選び方【2026年版】相場と見積チェックリスト
- 雇用形態（採用・業務委託・受託開発）の使い分けを知りたい → AI人材は雇わずに借りる｜採用・業務委託・受託開発の使い分け
- 契約前にPoC（試作）から始めたい → PoCの進め方｜4段階の手順と費用相場・失敗パターンまで
更新履歴
- 2026-09-01: 初版公開。特許庁IP BASE「AI開発を受託する際の契約方式の選び方」と、経済産業省が2025年2月に公表した「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」を反映した準委任契約の注意点5項目を収録
- 次回更新予定: 2026年11月（経済産業省の資料の改定有無を再確認します）
本記事は2026年9月1日時点の特許庁・経済産業省の公開資料に基づきます（公開日: 2026年9月1日）。公開前に、書き手とは別のAIが出典と本文の記述を1つずつ照らし合わせて確認しています。契約書の具体的な条項は、実際に締結する契約書の内容によって変わるため、最終判断は弁護士など専門家にご確認ください。
参考・出典
- 特許庁 IP BASE「AI開発を受託する際の契約方式の選び方 請負型と準委任型」 https://ipbase.go.jp/learn/point/ai/page05.php（参照日: 2026年9月1日）。
- 経済産業省「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」（令和7年2月公表） https://www.meti.go.jp/press/2024/02/20250218003/20250218003.html（参照日: 2026年9月1日）。
- 経済産業省「AI・データの利用に関する契約ガイドライン（AI編）」（平成30年6月公表） https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/connected_industries/sharing_and_utilization/20180615001-3.pdf（参照日: 2026年9月1日）。
- 当社調査: AI Expert（Orga合同会社）のサービス概要（契約類型・稼働条件・導入ステップ、2026年9月1日時点）。
よくある質問
- 準委任契約とはどんな契約ですか？
- 契約で合意した業務を、善良な管理者の注意（善管注意義務＝専門家として当然払うべき注意）のもとで行う契約です。請負契約と違い、仕事の完成そのものを約束するわけではなく、受任者は成果が出なかったことについて法的な責任を基本的に負いません。AI開発では、成果物の完成度を保証しにくい性質から選ばれることが多い契約類型です。
- 準委任契約でやってはいけないことは？
- 善管注意義務を尽くさずに業務を放置することです。準委任契約は仕事の完成責任こそ負いませんが、専門家として合意した水準で業務を行う義務は残ります。報告を怠る、合意した稼働時間や工程を守らない、といった対応は契約違反になり得ます。発注側も「完成責任がないから何をしても文句を言えない」わけではなく、契約書に報告義務や品質確認の基準を具体的に書いておくことが重要です。
- AI開発は請負契約と準委任契約のどちらを選ぶべきですか？
- 仕様が固まっていて完成形を明確に定義できる開発は請負契約、学習用データの量・質によって精度が変わり完成の定義が難しい開発は準委任契約が向いています。経済産業省の資料は、契約を利用型（汎用的なAIサービスを使う契約）と開発型（カスタマイズ型・新規開発型）に大別して整理しており、開発型のうち探索的な要素が強い部分ほど準委任契約や「成果完成型の準委任型契約」という折衷案が検討されます。
- 「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」とは何ですか？
- 経済産業省が2025年2月に公表した資料で、AIに関する契約を利用型（汎用的AIサービス利用型）と開発型（カスタマイズ型・新規開発型）に大別し、契約時に確認すべき項目を整理したものです。発注側が契約書案を見るときに、抜けている論点がないかを照らし合わせる資料として使えます。
- 「AI・データの利用に関する契約ガイドライン（AI編）」とは何ですか？
- 経済産業省が平成30年6月に公表したガイドラインです。AI開発の契約類型の考え方や、著作権・特許権の帰属をどう定めるかといった論点の整理、モデル契約書のひな形を提供しています。2025年2月公表のチェックリストと合わせて、契約書のたたき台を作る・見直す際の土台になる資料です。
- AI開発の準委任契約で著作権や特許権は誰に帰属しますか？
- 準委任契約であることを理由に自動的に発注者へ帰属するわけではありません。著作権・特許権とも、契約書に個別の条項がなければ、法律の原則的な扱いに従うことになり、発注者が思っていたように使えない事態が起こり得ます。ソースコードなどの著作権と、AIの処理方法などの特許権は別の権利なので、それぞれ帰属先を分けて契約書に明記する必要があります。
- AI開発の準委任契約は途中で解約できますか？
- できます。準委任契約は当事者がいつでも解約を申し入れられるのが民法上の原則です。ただし実務では、予告期間や、解約までに行った業務分の報酬をどう清算するかを契約書の条項で具体的に定めておくのが一般的です。この条項がないと、解約時にどこまで支払うべきかで争いになりやすくなります。
- 準委任契約でも成果物の検収は必要ですか？
- 「検収」という言葉自体は請負契約に典型的な手続きですが、準委任契約でも成果物や作業内容を確認する仕組みは必要です。完成責任がない分、何をもって業務が一段落したとみなすかを、テスト項目や受入基準といった形で契約書か仕様書に書いておかないと、発注者・受注者双方が「終わった」と思うタイミングがずれてしまいます。
